CN102692395B - 光干涉气体检测装置及其工况检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及气体检测技术领域，提供了一种可自动对光干涉条纹进行分析处理的光干涉气体检测装置，包括光源、光路和气路，还包括图像传感器，光干涉条纹转变为电信号；采集电路，从图像传感器输出的数据中采集条纹波形数据；条纹分析处理模块，对采集电路采集的条纹波形数据进行分析处理；工况检测模块，根据条纹波形数据的分析处理结果评定工况。本发明还公开一种光干涉气体检测装置工况检测方法。本发明可提高检测装置的抗干扰能力和安全可靠性。

Description

光干涉气体检测装置及其工况检测方法

技术领域

本发明涉及气体检测技术领域，是一种特别适用于能进行工况自检的光干涉检测气体浓度数值装置及其工况检测方法。

背景技术

现有的采用人眼主动识别干涉光谱偏移量读取被检测气体浓度数值的光干涉气体(如甲烷或二氧化碳)检测装置，由于缺乏对干涉条纹的有效检测，无法对装置自身的工况做出科学的判断。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种通过对光干涉条纹进行分析处理实现装置工况自检的评定的方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：光干涉气体检测装置，包括光源、光路和气路，还包括

图像传感器，光干涉条纹转变为电信号；

采集电路，从图像传感器输出的数据中采集条纹波形数据；

条纹分析处理模块，对采集电路采集的条纹波形数据进行分析处理；

工况检测模块，根据条纹波形数据的分析处理结果评定工况。

进一步，所述条纹分析处理模块对采集电路采集的条纹波形数据中提取有效数据。

进一步，所述工况检测模块通过下式评定工况：

式中y_i为采集数据，为采集数据平均值，为由最初保存的标准波形拟合函数计算出的拟合值，R²值越大，则表明设备工作状况越好。

本发明还公开一种光干涉气体检测装置工况检测方法，包括如下步骤：

1)通过图像传感器将光干涉条纹转变为电信号；

2)通过采集电路从图像传感器输出的数据中采集条纹波形数据；

3)通过处理模块对采集电路采集的条纹波形数据进行处理，剔除冗余数据，获得有效数据；

4)利用采集的有效数据进行工况自检。

进一步，步骤4)中，具体通过下式评定工况：

$R^2=1-\frac{\mathrm{\Σ}{(y_i-{\hat{y}}_i)}^2}{\mathrm{\Σ}{(y_i-\stackrel{\‾}{y})}^2}$

式中y_i为采集数据，为采集数据平均值，为由标准波形拟合函数计算出的拟合值，R²值越大，则表明设备工作状况越好。

进一步，当R²值小于阈值时，发出报警。

本发明的有益效果是：通过对传统光干涉气体检测器进行改进，利用图像传感器读取光干涉条纹信息，采用数字化采集方法，将图像传感器输出的模拟信号转换为数字信号，再利用处理模块对采集的数字信号进行各类运算处理，剔除干扰信息，实现检查装置自身工作状况，从而提高了检测装置的安全可靠性。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。

附图说明

图1为光干涉气体检测装置的结构示意图；

图2为光干涉气体检测装置工况检测方法的流程示意图。

具体实施方式

以下将对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

参见图1，光干涉气体检测装置，包括光源、光路和气路，还包括图像传感器，光干涉条纹转变为电信号，优选为面阵图像传感器；

采集电路，从图像传感器输出的数据中采集条纹波形数据；

条纹分析处理模块，对采集电路采集的条纹波形数据进行分析处理，从中中提取有效数据；

工况检测模块，根据条纹波形数据的分析处理结果评定工况。所述工况检测模块通过下式评定工况：

$R^2=1-\frac{\mathrm{\Σ}{(y_i-{\hat{y}}_i)}^2}{\mathrm{\Σ}{(y_i-\stackrel{\‾}{y})}^2};$

式中y_i为采集数据，为采集数据平均值，为由最初保存的标准波形拟合函数计算出的拟合值，R²值越大，则表明设备工作状况越好。

参见图2，光干涉气体检测装置工况检测方法，包括如下步骤：

1)通过图像传感器将光干涉条纹转变为电信号；

2)通过采集电路从图像传感器输出的数据中采集条纹波形数据；

3)通过处理模块对采集电路采集的条纹波形数据进行处理，剔除冗余数据，获得有效数据；

4)利用采集的有效数据进行工况自检，具体通过下式评定工况：

$R^2=1-\frac{\mathrm{\Σ}{(y_i-{\hat{y}}_i)}^2}{\mathrm{\Σ}{(y_i-\stackrel{\‾}{y})}^2}$

式中y_i为采集数据，为采集数据平均值，为由标准波形拟合函数计算出的拟合值，R²值越大，则表明设备工作状况越好。

当R²值小于阈值时，发出报警。

曲线拟合原理：

通过曲线拟合可以判断图像传感器输出波形的异变情况，其原理是已知干涉条纹波形对应的函数模型为y＝g(x)，若干离散采样值{(x1，y1)，(x2，y2)...(xn，yn)}，通过调整该函数中若干待定系数，使得该函数与已知点集的差别最小。

首先建立拟合模型。根据干涉原理，两束单色相干光在像面某一点M的合振动为：

${a_0}^2={a_1}^2+{a_2}^2+2a_1{a}_2\cos 2\mathrm{\π}\frac{\mathrm{\Δl}}{\mathrm{\λ}}---\left(2\right)$

式中a1，a2分别为经过采样气室和空气室的相干光振幅，Δl为两相干光的光程差。由迈克尔逊干涉仪原理及等厚干涉原理可知，两相干光的光程差：

Δl＝2(n-1)t+2Xtanθ                 (3)

式中θ为整个光路***等效的空气劈尖的楔角，t为气室长度，n为被测气体折射率，空气的折射率为1，X为任一干涉条纹与零级条纹中心的距离。

由于图像传感器每个像元的成像实际上就是在空间域内对像函数进行能量积分的过程，频率一定时振幅的平方正比于照明能量，且通常图像传感器像元的响应电流与照明能量间存在着线性关系。

综上设单色光干涉波形函数为：

$Y=\mathrm{\α}\{{a_1}^2+{a_2}^2+2a_1{a}_2\cos \frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}[2(n-1)t+2x\tan \mathrm{\θ}\left]\right\}+\mathrm{\β}---\left(4\right)$

对于白光，则有

Y＝Y_红(X)+Y_橙(X)+Y_黄(X)+Y_绿(X)+Y_蓝(X)+Y_靛(X)+Y_紫(X)(5)

设(x，y)为坐标系o_xy下的坐标值，(x₀，yx)为(X，Y)所在坐标系O_XY的原点在o_xy下的新坐标值，则由X＝x-x₀，Y＝y-y₀，即可实现两坐标系间的转换。因为采样点是o_xy下的坐标值，坐标系O_XY以过零级条纹中心为Y轴，且Y轴平行与y轴，可知Y轴在o_xy的横坐标值为x₀。由(4)式可知，波形在Y＝α{a₁ ²+a₂ ²}+β处斜率符号将发生变化，设此时对应的坐标值为y₀’，由此可确定坐标系O_XY的X轴在o_xy坐标系下位于y₀＝y₀′-α{a₁ ²+a₂ ²}-β。

由上(4)式变为：

$y=2\mathrm{\α}{a}_1{a}_2\cos \frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}[2(n-1)t+2(x-x_0)\tan \mathrm{\θ}]+{y_0}^{\′}---\left(6\right)$

由(5)、(6)，有：

$y=\underset{j=1}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}{c}_j\cos \frac{2\mathrm{\π}}{{\mathrm{\λ}}_j}[2(n-1)t+2(x-x_0)\tan \mathrm{\θ}]+7{y_0}^{\′}---\left(7\right)$

(7)式中，c_j，λ_j分别代表红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫色光的振幅和波长。

由最小二乘法原理，存在一组数使得

∑|g(x_i)-y_i|2＝min               (8)

其中，(x_i，y_i)为采样值，g(x)为(7)式的最佳拟合函数。

上述问题归结为多元函数的极值问题，由多元函数求极值的必要条件，对(8)式确定的隐函数的待定系数分别求偏导并令其为零，代入采集的数据(x_i，y_i)，即可求解出函数(7)中的待定系数。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (3)

1.光干涉气体检测装置，包括光源、光路和气路，其特征在于：还包括图像传感器，光干涉条纹转变为电信号； 

采集电路，从图像传感器输出的数据中采集条纹波形数据； 

条纹分析处理模块，对采集电路采集的条纹波形数据进行分析处理； 

工况检测模块，根据条纹波形数据的分析处理结果评定工况； 

所述工况检测模块通过下式评定工况： 

式中y_i为采集数据，为采集数据平均值，为由最初保存的标准波形拟合函数计算出的拟合值，R²值越大，则表明设备工作状况越好； 

其中，当R²值小于阈值时，发出报警。 

2.如权利要求1所述的光干涉气体检测装置，其特征在于：所述条纹分析处理模块对采集电路采集的条纹波形数据中提取有效数据。 

3.光干涉气体检测装置工况检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 

1）通过图像传感器将光干涉条纹转变为电信号； 

2）通过采集电路从图像传感器输出的数据中采集条纹波形数据； 

3）通过处理模块对采集电路采集的条纹波形数据进行处理，剔除冗余数据，获得有效数据； 

4）利用采集的有效数据进行工况自检;

步骤4）中，通过下式评定工况： 

式中y_i为采集数据，为采集数据平均值，为由标准波形拟合函数计算出的拟合值，R²值越大，则表明设备工作状况越好； 

当R²值小于阈值时，发出报警。